[发明专利]一种基于YOLO的目标关键点检测方法在审
| 申请号： | 202310111977.X | 申请日： | 2023-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN116188768A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘少红;马波;祝中科;陈初杰;张建楠;魏豪;倪静;范长军 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十二研究所;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLO的目标关键点检测方法，包括获取样本图片，并在样本图片上标注目标框及所属的关键点，生成标签文件。本方法在YOLO卷积神经网络中加入与YOLO层并列的关键点检测层构建目标关键点检测网络模型，使得目标关键点检测网络模型可以同时输出目标信息和关键点信息，整体算法速度快且稳定，并且可以通过关键点之间的距离信息约束关键点位置，使得关键点位置精度更高，还可以通过关键点的置信度判定该关键点是否被遮挡，因此也适用于需要判定关键点是否被遮挡的应用场景，适用范围较广；本方法输出的目标的关键点和目标框是绑定的，因此不需要关键点归纳等后处理操作，在目标密集的场景下关键点检测更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo 目标 关键 检测 方法 | ||
【主权项】：
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